一、概述 二、四行程发动机工作原理 三、发动机的总体构造 四、发动机的主要性能指标与特性 五、内燃机名称及型号编制规则

• 第一节 概述 • 第二节 机械式转向器方案分析 • 第三节 转向系主要性能参数 • 第四节 动力转向机构 • 第五节 转向梯形

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近年来,为实现汽车车身轻量化,大量的铝合金材料被用于汽车车身制造,由于6016铝合金具有良好的烘烤性能,被大量使用.但是传统的冷成形技术并不能成形复杂零件,因此热冲压-冷模具淬火成形技术被用到铝合金的成形过程中,板材成形领域中一个重要的性能指标是成形极限.本论文使用理论预测和试验两种方法对6016铝合金成形极限曲线进行了研究.首先,建立了考虑应变强化和应变速率强化的Fields-Bachofen本构方程,并将此本构方程引入到成形极限理论推导过程中;然后,基于M-K凹槽理论,对6016铝合金成形极限曲线进行了理论预测,并且采用Nakazima试验方法对预测结果进行了验证.结果显示,随着初始厚度不均度的增加,预测曲线向纵坐标的正方向移动;通过实验值和预测值的对比发现M-K凹槽理论对成形极限曲线的预测是可行的、准确的

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研究了0.21C-1.43Si-1.35Mn钢在两相区及完全奥氏体区采用Q&P(Quenching and Partitioning)工艺加热后的微观组织与力学性能.结果表明:两相区加热可获得马氏体、残余奥氏体和铁素体组织,钢的抗拉强度为1 013 MPa,延伸率为25%,强塑积为25 655 MPa·%;完全奥氏体区加热可获得马氏体和残余奥氏体组织,钢的抗拉强度为1 257 MPa,延伸率为17%,强塑积为21 454 MPa·%;Q&P钢中的马氏体主要为板条状,伴有大量位错,并且发现有少量孪晶马氏体,分析认为由配分过程后的淬火过程转变而来;通过Q&P工艺可得到体积分数高达10.67%的残余奥氏体,分布在板条马氏体间,呈薄膜状

为研究连续退火工艺生产中锰TRIP钢汽车板的可行性，在钢板连续退火模拟机CCT-AY-域上研究了590~710℃不同退火温度下保温3 min对低碳中锰钢组织性能的影响.利用扫描电镜、透射电镜、电子背散射衍射和X射线能谱分析等微观分析方法对实验钢进行了组织结构和成分表征，利用X射线衍射法测量了残余奥氏体量，通过拉伸试验机测试了钢的单轴拉伸性能.结果表明：保温3 min时，随着保温温度的升高，残奥含量先增加后减少.在650℃退火时断后伸长率（21.3%）和强塑积（28 GPa·%）获得最大值，抗拉强度达到1330 MPa.马氏体基体通过回复，而残余奥氏体通过孪晶，获得超细晶组织.亚稳奥氏体的TRIP效应和超细晶铁素体（马氏体）共同提供了实验钢高的塑性.实验钢真实应力-应变曲线上呈现锯齿状现象，且稳定阶段加工硬化指数远高于传统TRIP钢

中锰钢是近年来出现的新型钢铁材料，因为其优异的力学性能被认为是第三代汽车用钢，但是该钢的一个突出特点就是在拉伸变形时会发生塑性失稳，导致材料结构稳定性减弱甚至在某些情况下过早失效，这已然成为限制中锰钢商业化使用的关键问题。塑性失稳包括出现不连续屈服和屈服平台（吕德斯应变）以及流变应力锯齿（PLC效应）。两者都受到成分、晶粒形貌、退火工艺、组织构成等因素的影响，也均与拉伸变形过程中 奥氏体相变转变存在或强或弱的相关性，使得这一塑性失稳现象的机理更为复杂化，因而在近期各种观点迥异的理论解释也相继被提出。本文综述了相关研究中各种因素对吕德斯应变和PLC效应的影响结果及相关理论解释，并着重指出了各理论解释的局限性及未来的研究思路。最后，基于现有研究和预研实验对在保证中锰钢超高强度和优良塑性的前提下消除中锰钢塑性失稳现象的可行途径进行了展望

利用Gleeble3500试验机研究汽车用C-Mn-Al系TRIP钢的高温力学性能,测定了零塑性温度和零强度温度,应用差示扫描量热法测定其相变区间,采用扫描电镜和光学显微镜分析了不同拉伸温度对应的断口宏观形貌及断口附近组织组成.该钢种零塑性温度和零强度温度分别为1425℃和1430℃,第Ⅰ脆性区间为1400℃-熔点,第Ⅲ脆性区间为800-925℃.第Ⅲ脆性区脆化的原因是α铁素体从γ晶界析出,试样从975℃冷却至700℃过程中,随着α铁素体析出比例的增大,断面收缩率先减小后增大.基体α铁素体比例为8.1%时（850℃）,断面收缩率降至28.9%;而拉伸温度在800℃以下时,基体α铁素体比例超过16.7%,断面收缩率回升至38.5%以上.该钢种在1275.6℃时开始析出少量粗大的Al N颗粒,但对钢的热塑性没有影响

基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性，分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面，应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型，既可以建立自适应调节的决策模型，又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数；在驾驶权分配方面，应探索更加合理的驾驶权动态分配方式，设计智能的优化算法或控制模型；在性能评估指标方面，应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标，制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素，实时发出警报与主动干预，并能够对系统进行完善的测试与评估